多属性决策方法在中医学研究中的应用论文

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1、多属性决策方法在中医学研究中的应用论文孙继佳蒋健严广乐张玮苏式兵【摘要】中医临床诊断是从整体上把握疾病的变化特点及其规律的系统医学，诸如地理位置、季节气候、生活环境等外界客观条件以及其他非直接致病因素都会对疾病的发生、发展及演化产生一定影响。尝试综合利用系统多属性评价方法来研究这些非致病因素对中医临床疾病的作用，并提出一套适合中医学临床研究的评价思路与方法。【关键词】中医学；辨证施治；群组决策；信息熵；灰色关联；乙型肝炎中医学的整体观念［1］，强调机体内外环境的统一性，是从整体上把握疾病的变化特点及其规律的系统医学，

2、在把人体的看成一个有机整体的同时，将患者所处的生活环境、地理位置等外界因素综合起来进行临床诊治。实践证明，诸如环境、地理、季节这些外界的客观因素都会对疾病的发生、演化、发展产生一定的影响。例如：陈国林［2］等曾调查了中医肝脏证候的分布规律.freel个评价对象，则评价项集合可以表示为记为X={x1，x2,…，xm}；用Yi={yi1,yi2,…,yim}表示与该种证型有关的n个属性值；确定的方法可以根据中医学专家的意见或诊断标准为参考。其中，yij是第i个评价项的第j个属性的值，列成评价矩阵，如表1所示；表1评价矩阵

3、y1…yj…ynx1y11…y1j…y1n………………xiyi1…yij…yin………………xmym1…ymj…ymn并且选择采用下式之一进行变换：zij=yijmaxj(yij)（1）zij=minj(yij)yij（2）②权重确定将指标模糊定量化为相应的评分，分为5个等级，评分结果为：重要（5分）、比较重要（4分）、一般重要（3分）、次要（2分）、不重要（1分）。请m个中医专家对n个指标的权重进行评分，得到Fuzzy判断矩阵：X=x11x12…x1nx21x22…x2n…………xm1xm2…xmn采用特征根法［4

4、］求出理想（最优）专家S*的评分向量为：X*=(x*1,x*2,…,x*n)，然后进行归一化处理：λi=x*ini=1x*i（3）再采用信息熵权方法［5］计算客观权重：hj=-(lnn)-1mi=1zijlnzij（4）inimink

5、b0(k)-bi(k)

6、+ρmaximaxk

7、b0(k)-bi(k)

8、

9、b0(k)-bi(k)

10、+ρmaximaxk

11、b0(k)-bi(k)

12、（7）其中，γi=(γi1,γi2,…,γim)，b0=(b0(1),b0(2),.freelming距离，则有优选模型：ui=11+(1-

13、IiIi)2=11+(1-nj=1ηjγijnj=1ηjγij)2（8）式中，ui为属性相对于理想属性的优属度；ηj为综合权重；根据ui的大小就可以对评价项进行排序。3实例应用中医诊断中通常将乙型肝炎分为湿热中阻证、肝郁脾虚证等5种证型进行治疗。根据中国中医药学会内科肝病专业委员会［7］1992年推出的《病毒性肝炎中医辨证标准（试行）》可知，乙型肝炎中医“肝郁脾虚证”临床表现有：胁肋疼痛、太息、胸闷、口淡、腹胀、烦躁易怒、面色萎黄、边齿痕、苔白、便溏、倦怠乏力、食欲不振等12种症状、体征。在乙型肝炎患者中如果出现

14、肝郁脾虚证的情况下，是否与该地区的季节气候有关或在什么季节中出现肝郁脾虚证的可能性较大目前尚不清楚，阐明季节气候对中医证候的影响，对中医学临床证候的评价具有重要参考意义。利用本节所提出的综合评价方法就可以有效地解决该类问题。我们根据从2004年12月~2005年12月之间在上海中医药大学附属曙光医院采集的871例确诊为乙型肝炎患者的临床数据为基础，结合本地区（上海）季节气候变化特点，并根据《病毒性肝炎中医辨证标准（试行）》的和乙肝患者临床数据资料所调查记录的时间进行归类。按不同的季节气候分为5组（1月份、3~4月份、

15、8月份、9~10月份、11~12月份）进行评价，分别统计各个症状、体征在不同时间段内出现的频率（百分比）作为属性值，得到评价矩阵，如表2所示。请6位中医学专家对“肝郁脾虚证”各个症状、体征的权重进行模糊评价打分，如表3所示。将初始评价矩阵，根据效益型数据处理，化为列归一化矩阵；然后，利用式子计算得到客观权重向量w=(w1,w2,…,w12)；最后，结合专家主观权重结果和式得到综合权重向量η=(η1,η2,…,η12)。如表4所示。表2初始评价矩阵表3专家权重评定表4专家权重、熵权重以及综合权重一般地，可以继续构建一个

16、能充分满足诊断思想和疾病特征的理想属性指标序列b0，其基本思路是：如果与“肝郁脾虚证”有关的所有症状、体征都发生的情况下，即发生频率为100%时，基本上就能够断定为该种“证型”。所以，在这里我们就将b0=（100,100,…,100)为作为基准序列，按照式（6）计算各个关联系数γij，得到关联系数矩阵γ：γ=0.53240.66860.6534